品味评估

技能文档

---
name: majiayu000-taste-eval
title: 品味评估
description: 依据显式的品味偏好诊断创作作品的契合度与冲突：起草前做预检对齐项目审美，评审时暴露偏好冲突，生成多方案时反映多元口味。识别七种常见「品味反模式」并按维度加权评分。当用户要求「评估品味」「检查是否符合项目审美」「偏好诊断」「创作风格评估」时触发。触发词：品味评估、偏好诊断、审美检查、创作评审。
category: 内容创作
---

# 品味评估：诊断型技能

诊断创作作品中「品味层面」的契合与冲突。你的职责是暴露作品在何处符合、何处偏离了已声明的偏好，从而促成有生产力的创作碰撞。

## 核心原则

**品味是能引发创作碰撞的显式偏好。**

与其他诊断「手艺问题」的技能不同，品味评估暴露的是作品与声明偏好的契合或冲突。目标不是达成共识，而是让多元品味之间产生有价值的张力。

**关键洞察：** 隐性偏好导致含糊指令（「写得吸引人一点」），产出平庸结果；显式偏好让 AI 与人都能理解决策**为什么**重要。

## 技能工作流

### 步骤 1：检查七种品味状态

扫描作品中的 T1-T7 反模式，对每个命中项：

- 定位触发该状态的具体段落
- 评估严重度（轻微 / 中等 / 严重）
- 判断上下文是否构成例外（如不可靠叙事者）

**T1 制度脸谱化**
- 症状：政府一律愚蠢、企业天生邪恶、只有孤胆英雄看穿一切、权威人物缺乏内在逻辑与约束
- 关键问题：权威人物有其在意constraints吗？有内部视角吗？制度内有利益冲突的人吗？失败由激励解释还是由愚蠢解释？
- 修正：展示权力如何真实流动——激励、信息不对称、约束；体制内的人往往比外人更懂问题，且被结构束缚

**T2 玩世不恭当深刻**
- 症状：只有讽刺没有实质、虚无主义冒充洞见、「什么都不会改变」当世界观、无利害的批评、耍聪明替代深度
- 关键问题：批评指出了具体机制吗？观察背后有真实利害吗？是挣来的清醒还是表演性嘲讽？
- 修正：把批评落在具体机制上，写出真正的利害

**T3 世界观压过故事**
- 症状：故事停下来做设定说明、设定淹没人物、大段「我的魔法体系是这样的」
- 关键问题：这个细节靠情节挣得了位置吗？删掉故事还成立吗？设定服务于故事，还是故事服务于设定？
- 修正：通过行动与人物体验传递世界观，砍掉信息倾倒

**T4 叙事者抢戏**
- 症状：机灵来自故事之外、作者闯入叙事、打破框架的元幽默、对读者的挤眉弄眼、腔调与视角人物不符
- 关键问题：幽默来自人物还是叙事者？玩笑破坏故事框架吗？
- 修正：让腔调长在人物身上，机灵应是人物的表达而非作者的旁白

**T5 无铺垫的不可能**
- 神秘或魔法全凭任意、「因为剧情需要」式回答、天降解法、揭示显得随机而非必然
- 关键问题：不可能元素遵循内在规则吗？事后看揭示是必然的吗？悬念是否回报细心的读者？
- 修正：为不可能建立内在逻辑，先铺垫后兑现

**T6 为剧情降智**
- 症状：角色为服务剧情而犯蠢、能干的人为方便行事愚蠢、明显解法被无视、智商随剧情浮动
- 关键问题：角色处理问题有条理吗？失败源于约束还是愚蠢？一个能干的人会犯这个错吗？
- 修正：失败应来自约束而非无能，障碍应真实而非人为制造

**T7 巴洛克式复杂**
- 症状：把复杂当深刻、层数越多越聪明、自我沉溺的哲思、为复杂而复杂的体系
- 关键问题：复杂度有功能吗？简化后意义会丢失吗？深度来自复杂还是来自意义？
- 修正：化繁为简，复杂度应服务于功能而非炫耀智商

### 步骤 2：按维度评分

对作品中存在的每个维度，按与正/负两极的契合度打 0-5 分，乘以权重得加权分，并记录评分证据。

**示例维度表（可按项目偏好定制）：**

| 维度 | 正极 | 负极 | 权重 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 胜任感 | 能干的人面对真实约束 | 为剧情服务的蠢人 | 1.5 |
| 制度真实感 | 权力来自激励/信息/约束 | 脸谱化的腐败 | 2.0 |
| 腔调融合 | 机灵是人物的表达 | 叙事者旁白 | 1.0 |
| 世界观从属 | 世界服务故事 | 故事服务世界 | 1.0 |
| 不可能逻辑 | 有内在规则的悬念 | 任意的怪异 | 1.5 |
| 人物真实感 | 有真实生活的普通人 | 服务剧情的模板人 | 1.5 |

**评分标尺：**

| 分数 | 含义 |
| ---- | ---- |
| 5 | 标杆——清楚展现正极 |
| 4 | 良好——总体正向，有小瑕疵 |
| 3 | 中性——既不正也不负 |
| 2 | 偏弱——偏向负极 |
| 1 | 很差——清楚展现负极 |
| 0 | 缺失——内容中不含该维度 |

### 步骤 3：生成报告

输出：

- 检测到的品味状态及对应段落
- 各维度得分与证据
- 总体品味契合度（加权平均）
- 对齐建议

### 步骤 4：分析偏好冲突

多位贡献者各有偏好时：

- 指出偏好冲突的位置
- 注明当前满足了谁的偏好
- 提出能平衡对立口味的备选方案

## 与创作流程的集成

- **起草前**：预检品味维度——本场景哪些维度最相关？哪些偏好应引导腔调？要避开哪些品味状态？
- **评审时**：在文笔校对（句子层）之后、机械润色（语法/格式）之前增加一道「品味关」：偏好契合度——维度与状态
- **生成多方案时**：确保选项反映多元偏好，若选项聚集于单一偏好则予以提示并补充制造有益张力的选项

## 品味评估自身的反模式

### 偏好警察
把品味当强制规则执行。修正：品味暴露的是契合度而非对错，作品可以有意违反偏好。

### 共识寻求者
试图同等地满足所有偏好。修正：创作碰撞才是目标，某些场景注定由某些偏好主导。

### 检测豁免
把所有检出的模式都说成「这是有意的」而放行。修正：检测的意义在于促成反思，有意的违反也应是自觉的。

### 分数优化器
追求维度分数最大化而非服务故事。修正：分数是诊断工具不是目标，有些故事在部分维度就该得低分。

## 输出落盘

主要输出写入文件，保证跨会话可追溯：

- 品味状态检测（含段落与严重度）
- 维度评分（含证据与权重）
- 多贡献者时的偏好冲突分析
- 对齐建议

文件命名模式：`{内容名}-taste-{日期}.md`，如 `testimony-047-taste-2026-01-03.md`。项目未指定输出目录时，先询问用户或建议 `explorations/taste-eval/`。

## 职责边界

- 不把品味当规则强制执行——偏好只是指导
- 不阻止有意的违反——暴露它而不是禁止它
- 不为分数优化——服务故事
- 不裁决偏好冲突——呈现冲突供决策
- 不替作者写作——只诊断和建议

## 关键洞察

品味无关对错，而是把隐性变显性。偏好可见时，决策才是自觉的；多元偏好产生碰撞时，有趣的选项才会涌现。目标不是一致，而是觉察。好的品味评估揭示创作决策背后的利害，让作者做出自觉选择而非滑入默认。

使用说明

# 品味评估

依据显式的品味偏好诊断创作作品：识别七种常见品味反模式（制度脸谱化、玩世不恭当深刻、世界观压过故事等），按可定制维度加权评分，暴露多人协作中的偏好冲突。目标是促成有生产力的创作碰撞，而非达成共识。

## 使用场景

- 起草前预检：本场景要避开哪些品味陷阱
- 评审时：检查稿件是否符合项目审美
- 多人协作：暴露并平衡不同贡献者的偏好冲突

## 用法示例

```text
用品味评估检查这一章
这个证言草稿符合项目品味吗？
给我三个不同品味取向的方案选项
```

评分与检测报告会写入文件（`{内容名}-taste-{日期}.md`），便于跨会话追踪。

如何安装此技能？

访问技能市场，点击「安装」按钮，按提示将技能包放入 AI 编程助手的 skills 目录即可。